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La fisica aiuta la prevenzione

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Un evento raro nel proprio vissuto, in grado di abbassare le naturali difese psichiche, è tra i fattori scatenanti la tossicodipendenza. Lo stabilisce un’indagine condotta presso l’Istituto dei Sistemi Complessi del Consiglio Nazionale delle Ricerche (Isc-Cnr) di Roma, basata su un modello ispirato alla fisica statistica utile a controllare e prevenire il fenomeno della tossicodipendenza. La ricerca rientra nella partecipazione al progetto nazionale ‘Prevo-Lab’ diretto da Riccardo Gatti della Asl di Milano – finalizzato all’analisi e al monitoraggio del fenomeno nel nostro Paese – e i risultati sono stati pubblicati nell’ultimo numero della rivista Scientific Reports, del gruppo Nature. Lo studio ha cercato di descrivere il fenomeno su un scala più microscopica, stabilizzando alcuni parametri nella vasta gamma di informazioni individuali che è possibile utilizzare, per valutarne la sua evoluzione dinamica e stabilirne un possibile controllo. Nella restrizione di campo delle variabili eterogenee scatenanti la dipendenza, c’è anche la constatazione che la disponibilità economica ha un’incidenza molto più bassa del previsto nella tendenza a consumare droghe.

La scienza della complessità si dimostra quindi utile in campo sociale, introducendo la possibilità di prevedere le dinamiche collettive, nonostante le differenze individuali, e contribuendo a pianificare un’azione di prevenzione e controllo. Il modello utilizzato, infatti, consente di analizzare virtualmente la risposta di un fenomeno in merito a diverse strategie risolutive utilizzate. Secondo Luciano Pietronero, a capo del team di ricerca e direttore dell’Isc-Cnr “L’ambizione è quella di sviluppare una descrizione quantitativa del comportamento umano, che rappresenta certamente uno dei principali obiettivi della scienza della complessità. Il metodo è ispirato ai cosiddetti 'modelli ad agenti' della Fisica statistica, in cui vengono fissati dei parametri oggettivi, ma è in grado di estrapolare il ‘sommerso’ dei comportamenti focalizzando l’attenzione sugli aspetti accessibili ed essenziali della vita delle persone, cioè su alcuni parametri dedotti dall’osservazione empirica del reale”.

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I sistemi di allerta sismica precoce puntano ad avvertire con secondi o decine di secondi di anticipo che è in arrivo un terremoto pericoloso. Si basano sul fatto che quando la crosta terrestre si frattura, si generano due tipi di onde. Le prime, longitudinali, solitamente non causano danni e viaggiano più velocemente delle seconde, trasversali che invece possono causare danni anche significativi agli edifici e quindi alle persone. I sistemi di allerta precoce processano il segnale delle prime onde e prevedono se e dove, nell’area circostante l’epicentro, è probabile che le seconde siano distruttive. Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo alla prova un approccio innovativo all’allerta precoce sfruttando i dati relativi alla prima delle due scosse che hanno colpito la regione tra Turchia e Siria a febbraio del 2023. Quella sequenza sismica ha causato quasi sessantamila morti, lasciando un milione e mezzo di persone senza casa. Nell’immagine: edifici crollati nella provincia turca di Hatay il 7 febbraio 2023. Credit: Hilmi Hacaloğlu/Voice of America.

Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo a punto un sistema per l’allerta sismica precoce e lo ha testato retrospettivamente sulla prima delle due scosse che hanno colpito la regione al confine tra Turchia e Siria il 6 febbraio del 2023. Considerando una soglia di intensità sismica (l’effetto del terremoto su persone e cose) moderata, il sistema si è dimostrato in grado di prevedere la zona da allertare con un anticipo che varia da 10 a 60 secondi allontanandosi dall’epicentro da 20 a 300 chilometri, con una percentuale molto contenuta di falsi allarmi.